KL散度与JS散度
1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述两个概率分布P和Q差异的一种测度。对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度的性质：P表示真实分布，Q表示P的拟合分布 非负性：KL(P||Q)>=0，当P=Q时，KL(P ...
原文：【python深度学习】KS,KL,JS散度 衡量两组数据是否同分布
目录 KS 不需要两组数据相同shape JS散度 需要两组数据同shape KS 不需要两组数据相同shape 奇怪之处：有的地方也叫KL KS距离，相对熵，KS散度 当P x 和Q x 的相似度越高，KS散度越小 KS散度主要有两个性质： 不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数，但它并不是一个真正的度量或者距离，因为它不具有对称性，即D P Q D Q P 非负性 相对熵的 ...
2020-05-17 05:41 0 2185 推荐指数：
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